"""
This part of code is the DQN brain, which is a brain of the agent.
All decisions are made in here.
Using Tensorflow to build the neural network.

View more on my tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/

Using:
Tensorflow: 1.0
gym: 0.7.3
"""

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
np.random.seed(1)
tf.set_random_seed(1)
class Dueling_DeepQNetwork(object):
    # replace_target_iter为更新target network的步数，防止target network和eval network差别过大
    # memory_size为buffer储存记忆上线，方便使用以前记忆学习
    def __init__(self, n_actions, n_features, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9,
                 replace_target_iter=300, memory_size=500, batch_size=32, e_greedy_increment=None, output_graph=False):
        self.n_actions = n_actions
        self.n_features = n_features
        self.lr = learning_rate
        self.gamma = reward_decay
        self.epsilon_max = e_greedy  # epsilon后面奖励对前面的递减参数
        self.replace_target_iter = replace_target_iter  # 更换 target_net 的步数
        self.memory_size = memory_size  # 记忆上限
        self.batch_size = batch_size  # 每次更新时从 memory 里面取多少记忆出来
        self.epsilon_increment = e_greedy_increment  # epsilon 的增量
        # epsilon = 0等于0时，后面的奖励创传不到前面，前面的状态就开启随机探索模式
        self.epsilon = 0 if e_greedy_increment is not None else self.epsilon_max  # 是否开启探索模式, 并逐步减少探索次数

        # 记录学习次数 (用于判断是否更换 target_net 参数)
        self.learn_step_counter = 0

        # 初始化全 0 记忆 [s, a, r, s_]， 实际上feature为状态的维度，n_features*2分别记录s和s_，+2记录a和r
        self.memory = np.zeros((self.memory_size, n_features * 2 + 2))

        self._build_net()

        # 替换 target net 的参数
        t_params = tf.get_collection('target_net_params')  # 提取 target_net 的参数
        e_params = tf.get_collection('eval_net_params')  # 提取  eval_net 的参数
        # 将eval_network中每一个variable的值赋值给target network的对应变量
        self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]  # 更新 target_net 参数

        self.sess = tf.Session()

        if output_graph:
            tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph)

        self.sess.run(tf.global_variables_initializer())
        # 用于记录# 记录所有 cost 变化
        self.cost_his = []

    # 李宏毅老师克重的relpay buffer，通过以往的记忆中不断训练
    # 这是DQN变为off-policy的核心
    def store_transition(self, s, a, r, s_):
        # 如果DeepQNetwork中定义了memory_counter，进行记忆存储
        if not hasattr(self, 'memory_counter'):
            self.memory_counter = 0

        # 记录一条 [s, a, r, s_] 记录
        transition = np.hstack((s, [a, r], s_))

        # 总 memory 大小是固定的, 如果超出总大小, 旧 memory 就被新 memory 替换
        index = self.memory_counter % self.memory_size  # 类似hashmap赋值思想
        self.memory[index, :] = transition  # 进行替换

        self.memory_counter += 1

    # 建立神经网络
    # 此处建立两个申请网络，一个为target network，用于得到q现实。一个为eval_network，用于得到q估计
    # target network和eval_network结构一样，target network用比较老的参数，eval_network为真正训练的神经网络
    def _build_net(self):
        tf.reset_default_graph()  # 清空计算图

        # 创建eval神经网络,及时提升参数
        self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s')  # 用来接收 observation，即神经网络的输入
        self.q_target = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_actions],
                                       name='Q_target')  # q_target的值, 这个之后会通过计算得到，神经网络的输出
        # eval_net域下的变量
        with tf.variable_scope('eval_net'):
            # c_names用于在一定步数之后更新target network
            # GLOBAL_VARIABLES作用是collection默认加入所有的Variable对象，用于共享
            c_names = ['eval_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
            n_l1 = 10  # n_l1为network隐藏层神经元的个数
            w_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.3)
            b_initializer = tf.constant_initializer(0.1)

            # eval_network第一层全连接神经网络
            with tf.variable_scope('l1'):
                w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s, w1) + b1)

            # 状态的价值
            with tf.variable_scope('value'):
                w21 = tf.get_variable('w21', [n_l1, 1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b21 = tf.get_variable('b21', [1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                vs_out = tf.matmul(l1, w21) + b21

            # 动作的advantage
            with tf.variable_scope('advantage'):
                w22 = tf.get_variable('w22', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b22 = tf.get_variable('b22', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                aa = tf.matmul(l1, w22) + b22
                # 为了不让A直接学成了Q, 我们减掉了A的均值，此时A的均值始终为0
                aa_out = aa - tf.reduce_mean(aa, axis=1, keep_dims=True)

            # 合并V和A, 求出q估计值
            with tf.variable_scope('Q'):
                self.q_eval = vs_out + aa_out

        with tf.variable_scope('loss'):  # 求误差
            # 使用平方误差
            self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval))

        with tf.variable_scope('train'):  # 梯度下降
            optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr)
            self._train_op = optimizer.minimize(self.loss)

        # 创建target network，输入选择一个action后的状态s_,输出q_target
        self.s_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s_')  # 接收下个 observation
        with tf.variable_scope('target_net'):
            c_names = ['target_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]

            # target_net 的第一层fc， collections 是在更新 target_net 参数时会用到
            with tf.variable_scope('l1'):
                w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s_, w1) + b1)

            # 状态的价值
            with tf.variable_scope('value'):
                w21 = tf.get_variable('w21', [n_l1, 1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b21 = tf.get_variable('b21', [1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                vs_out = tf.matmul(l1, w21) + b21

            # 动作的advantage
            with tf.variable_scope('advantage'):
                w22 = tf.get_variable('w22', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b22 = tf.get_variable('b22', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                aa = tf.matmul(l1, w22) + b22
                # 为了不让A直接学成了Q, 我们减掉了A的均值，此时A的均值始终为0
                aa_out = aa - tf.reduce_mean(aa, axis=1, keep_dims=True)

            # 合并V和A, 求出q估计值
            with tf.variable_scope('Q'):
                self.q_next = vs_out + aa_out

        print(self.q_next)

    def choose_action(self, observation):
        # 根据observation（state）选行为
        # 使用eval network选出state下的行为估计
        # 将observation的shape变为(1, size_of_observation)，行向量变为列向量才能与NN维度统一
        observation = observation[np.newaxis, :]

        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            action_value = self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation})
            action = np.argmax(action_value)

        else:
            action = np.random.randint(0, self.n_actions)  # 随机选择

        return action

    def learn(self):
        if self.learn_step_counter % self.replace_target_iter == 0:
            self.sess.run(self.replace_target_op)
            print('\ntarget_params_replaced\n')

        # 从memory中随机抽取batch_size这么多记忆
        if self.memory_counter > self.memory_size:  # 说明记忆库已经存满，可以从记忆库任意位置收取
            sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size)
        else:  # 记忆库还没有存满，从现有的存储记忆提取
            sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size)

        batch_memory = self.memory[sample_index, :]

        # 获取q_next即q现实(target_net产生的q)和q_eval(eval_net产生的q)
        # q_next和q_eval都是一个向量，包含了对应状态下所有动作的q值
        # 实际上feature为状态的维度，batch_memory[:, -self.n_features:]为s_,即状态s采取动作action后的状态s_, batch_memory[:, :self.n_features]为s

        # 获取q_next即q现实(target_net产生的q)和q_eval(eval_net产生的q)
        # q_next和q_eval都是一个向量，包含了对应状态下所有动作的q值
        # 实际上feature为状态的维度，batch_memory[:, -self.n_features:]为s_,即状态s采取动作action后的状态s_, batch_memory[:, :self.n_features]为s
        # q_next, q_eval的维度为[None,n_actions]
        q_next, q_eval = self.sess.run([self.q_next, self.q_eval],
                                       feed_dict={self.s_: batch_memory[:, -self.n_features:],
                                                  self.s: batch_memory[:, :self.n_features]})

        # 下面这几步十分重要. q_next, q_eval 包含所有 action 的值, 而我们需要的只是已经选择好的 action 的值, 其他的并不需要.所以我们将其他的 action 值全变成 0, 将用到的 action 误差值 反向传递回去, 作为更新凭据.
        # 这是我们最终要达到的样子, 比如 q_target - q_eval = [1, 0, 0] - [-1, 0, 0] = [2, 0, 0]
        # q_eval = [-1, 0, 0] 表示这一个记忆中有我选用过 action 0, 而action0带来的 Q(s, a0)=-1,而其他的 Q(s, a1)=Q(s, a2)=0
        # q_target = [1, 0, 0] 表示这个记忆中的 r+gamma*maxQ(s_) = 1, 而且不管在 s_ 上我们取了哪个 action
        # 我们都需要对应上 q_eval 中的 action 位置, 所以就将 q_target的1放在了 action0的位置.

        # 下面也是为了达到上面说的目的, 不过为了更方面让程序运算, 达到目的的过程有点不同.# 是将 q_eval 全部赋值给 q_target, 这时 q_target-q_eval 全为 0,
        # 不过 我们再根据 batch_memory 当中的 action 这个 column 来给 q_target 中的对应的 memory-action 位置来修改赋值.
        # 使新的赋值为 reward + gamma * maxQ(s_), 这样 q_target-q_eval 就可以变成我们所需的样子.

        q_target = q_eval.copy()
        # 每个样本下标
        batch_index = np.arange(self.batch_size, dtype=np.int32)
        # 记录每个样本执行的动作
        eval_act_index = batch_memory[:, self.n_features].astype(int)
        # 记录每个样本动作的奖励
        reward = batch_memory[:, self.n_features + 1]

        # 生成每个样本中q值对应动作的更新，即生成的q现实，
        q_target[batch_index, eval_act_index] = reward + self.gamma * np.max(q_next, axis=1)

        # 假如在这个 batch 中, 我们有2个提取的记忆, 根据每个记忆可以生产3个 action 的值:
        # q_eval =[[1, 2, 3],[4, 5, 6]]， 另q_target = q_eval.copy()
        # 然后根据 memory 当中的具体 action 位置来修改 q_target 对应 action 上的值:
        # 比如在:记忆 0 的 q_target 计算值是 -1, 而且我用了 action 0;忆1的 q_target 计算值是-2, 而且我用了 action 2:
        # q_target =[[-1, 2, 3],[4, 5, -2]]
        # 所以 (q_target - q_eval) 就变成了:[[(-1)-(1), 0, 0],[0, 0, (-2)-(6)]]
        # 最后我们将这个 (q_target - q_eval) 当成误差, 反向传递会神经网络
        # 所有为 0 的 action 值是当时没有选择的 action, 之前有选择的 action 才有不为0的值.
        # 我们只反向传递之前选择的 action 的值,
        _, self.cost = self.sess.run([self._train_op, self.loss],
                                     feed_dict={self.s: batch_memory[:, :self.n_features], self.q_target: q_target})

        self.cost_his.append(self.cost)  # 记录 cost 误差

        # 每调用一次learn，降低一次epsilon，即行为随机性
        self.epsilon = self.epsilon + self.epsilon_increment if self.epsilon < self.epsilon_max else self.epsilon_max

        self.learn_step_counter += 1

    def plot_cost(self):
        import matplotlib.pyplot as plt
        plt.plot(np.arange(len(self.cost_his)), self.cost_his)
        plt.ylabel('Cost')
        plt.xlabel('training steps')
        plt.show()
